方程发现求解器通常使用不同的数据接口、方程表示方式和评估标准，导致结果难以直接比较。为了解决这一问题，LegoSR 提出了一套统一的代数符号回归和微分方程发现框架。
LegoSR 通过统一的方程表示和评估流程，将七种主流求解器集成在同一平台上，并支持在已知部分方程结构的约束下进行搜索。用户既可以直接调用单个求解器，也可以使用 LegoSR Agent——一个能够根据求解器的先验知识、搜索过程中的中间结果以及历史任务经验动态选择求解器并调整搜索策略的自我改进代理。
在含噪声的常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）基准上，LegoSR Agent 能够恢复的正确方程数量几乎等同于七个专家调优求解器的并集，并且在相同模型、工具和预算条件下，相比于一个通用代理提升最高可达 29%。
文中展示了三个使用案例：
- 基础使用：直接调用特定求解器进行方程发现。
- 自适应求解器选择：让 LegoSR Agent 根据实时反馈切换求解器。
- 基于部分物理知识的发现：在已知部分方程形式的约束下引导搜索。
这些示例说明了 LegoSR 在提升发现效率、降低人工调参成本方面的潜力。
点评